可控有功功率和無功功率；公式（33) 和（34)表示每個節(jié)點上負荷的功率值為其可控容量和不可控容量的總和。
[0067] iii)潮流計算。采用牛拉法對配電網各個時間狀態(tài)下進行潮流計算，得出各個時 亥IJ下配電網內各個孤島的網損總和/!、,(〇和各條線路的網損值Δ/!,,,，）。
[0068] iv)檢查粒子i在第k次迭代時是否滿足公式（35)-(36)，若滿足則進入下一步 驟，若不滿足，則根據貪婪準則對粒子中量子算法部分的離散變量進行隨機置〇,直至其滿 足該約束或達到貪婪準則的迭代上限。
[0069]
[0070]
[0071]
[0072] 其中，7為粒子i在第k次迭代時染色體的位置值所對應的配電網中節(jié)點j的 得電狀態(tài)，〇表示失電，1表示得電，計算公式為（37) 4為與節(jié)點j相連的線路集合。
[0073] 3. 4)計算適應值
[0074] 按以下步驟，分別計算各個粒子的適應度值，直至所有粒子均計算完畢。本發(fā)明方 法中粒子的適應度包含三個方面，即負荷斷電損失、網損損失和電動汽車的充放電損失。計 算步驟如下：
[0075] i)負荷斷電損失
[0076]
[0077] 其中，GW/L,.,表示粒子i在第k次迭代時的負荷斷電損失，κ ,表示節(jié)點j上的 負荷的斷電損失常數。負荷的斷電損失表示粒子i所表示的配電網在孤島時間內的各個節(jié) 點的負荷斷電損失總和。
[0078] ii)網損損失
[0079]
[0080] 其中，CorfLb表示粒子i在第k次迭代時的網損損失，Cline表示每條線路上的每 單位功率網損損失常數。負荷的網損損失表示粒子i所表示的配電網在孤島時間內的各條 線路網損的總和。
[0081] iii)電動汽車換電站充放電損失
[0082]
(40)
[0083] 其中，n Evsd為電動汽車換電站的充放電損失系數。
[0084] vi)按公式（41)計算粒子i的適應度值：
[0085]
(41)
[0086] 其中，//(尤）為粒子i的適應度值。[0087] 4)更新粒子的局部最優(yōu)向量xpJP全局最優(yōu)向量xg。
[0088]
[0089]
[0090]
[0091] 其中，i = 1，2,…，N，k = 1，2,…，ItermaxJg據公式（42)更新各個粒子的局部最 優(yōu)向量。同時，選擇當次迭代過程中粒子的適應度最小的粒子作為更新全局最優(yōu)向量的參 考值，根據公式（44)更新粒子的全局最優(yōu)解。
[0092] 5)更新粒子的位置值。根據JADE進化算法，更新各個粒子的位置值，直至所有粒 子更新完畢。
[0093] 5. 1)計算中間粒子：按公式（45)-(48)計算用于位置值更新的中間粒子。
[0094]
[0095]
[0096]
[0097]
[0098] 其中，為隨機在xp中選出的位置值，X,〗為隨機在當前的粒子位置值集合Xk 中選出的粒子^位置值；If2為在集合Xk和集合A的并集中隨機選出的粒子r 2位置值；F i 為第i個粒子所對應的交互因子，其計算公式如（47)所示；CR1為第i個粒子所對應的變異 因子，其計算公式如（48)所示。μ F、μ eR為交互因子F和變異因子CR的均值。
[0099] 5. 2)更新位置值：按公式（49)更新粒子i的位置值。同時，按照公式（50)-(52) 更新集合A、SeR和S F。
[0100]
[0101] LlN 丄Ut)丄丄yz/z Λ Ij i/丄
[0102]
[0103]
[0104] 5. 3)更新變異因子和交互因子的均值。按照公式（53)和公式（54)更新變異因子 和交互因子的均值。
[0105]
[0106]
[0107] 其中，meanA(.)為求算數均值的函數;meanj.)為求Lehmer均值的函數。c為定 義的權重比例系數。
[0108] 6)收斂性檢驗。檢驗算法是達到迭代的上限值，即迭代次數是否大于iter_。若 是，則進入步驟7);若不是，則回到步驟3)。
[0109] 7)輸出最優(yōu)粒子位置值xg。根據最優(yōu)粒子的位置值Xg得出相應的孤島劃分策 略，即相應的配電網的狀態(tài)，包括各個節(jié)點上電動汽車換電站的充放電功率、各條線路的得 電狀態(tài)以及各條線路的狀態(tài)值。
[0110] 本發(fā)明的優(yōu)點主要為：結合量子進化算法和JADE算法的優(yōu)點，用于含電動汽車換 電站的配電網孤島劃分問題。利用量子進化算法的優(yōu)點優(yōu)化孤島劃分中開關等0-1狀態(tài)的 離散變量，同時利用JADE算法優(yōu)化微源的功率和電動汽車換電站功率等連續(xù)變量。結合兩 者算法的優(yōu)點，用于解決含電動汽車換電站的配電網孤島劃分問題。
【附圖說明】
[0111]圖1基于混合算法的含電動汽車換電站配電網的孤島劃分算法優(yōu)化流程
【具體實施方式】
[0112] 發(fā)明方法詳細步驟敘述如下：
[0113] 1)輸入配電網的各項參數：輸入配電網絡的原始結構，各條支路的線路參數，各 個節(jié)點的負荷有功和無功功率，各個節(jié)點負荷的可控有功功率和不可控有功功率，各個微 源的容量參數及成本參數，電動汽車的容量參數，孤島運行時間T。
[0114] 2)設置混合優(yōu)化算法參數。設置整個混合優(yōu)化算法的迭代次數Iterniax和總的粒 子個數N，同時分別設置離散變量和連續(xù)變量的參數。
[0115] 2. 1)設置離散變量參數：設置混合算法中用于量子進化算法的維度M1、初始旋轉 角集合和量子比特位集合Q k。
[0116] 設定粒子的旋轉角集合和量子比特位集合，如公式（1)-(6)所示。
[0117]
[0118]
[0119]
[0120]
[0121] υ?Ν 丄 丄丄 3乙 ? 乙 λ ^ o/丄 υ
[0122]
[0123] 其中，?k為第k次迭代時所有粒子的旋轉角集合，#為第i個粒子在第k次迭 代時旋轉角集合W Jr表示第i個粒子在第k次迭代時第P維度的旋轉角值，M1= N1imXT, 為中表示配電網的第P條線路在第t時的旋轉角；Qk為第k次迭代時所有粒子的 量子比特位集合，β丨為第i個粒子在第k次迭代時量子比特位集合；表示第i個粒子在 第k次迭代時第p位的量子比特位值，為ft中表示配電網的第P條線路在第t時的 狀態(tài)。￥,,(『)的計算方式為：若其相對于的旋轉角的余弦值的平方小于一個〇至1之間的隨 機數，則'為0 ;否則，':為1，其計算公式表示如公式（7)所示：
[0124]
[0125] 2. 2)設置連續(xù)變量參數：在各個連續(xù)變量所對應限值范圍內，初始化JADE進化算 法中的染色體值集合，如公式（8)-(20)所示
[0126]
[0127]
[0128]
[0129]
[0130]
[0131]
[0132]
[0133]
[0134]
[0135]
[0136]
[0137]
[0138]
[0139] 其中，Pk為第k次迭代時所有粒子的染色體值集合，為第i個粒子在第k次 迭代時染色體值集合；表示第i個粒子在第k次迭代時第j維度的染色體值，M 2= N-X6XT ;爲中包含用于表示風機、光伏、電動汽車換電站和可控負荷比例這四個變量的 染色體，分別為心、羅L、/4和樣；同時，禮以、鐵w、：這,,/、，和心;分 別表示第i個粒子在第k次迭代時其染色體值所對應的配電網中節(jié)點j上的風機有功功 率、風機無功功率、光伏有功功率、光伏無功功率、電動汽車換電站有功功率和可控負荷比 例信息；6 (0和分別表示第i個粒子在第k次迭代時其染色體值所對應的配電 網中節(jié)點j在t時的風機有功功率和無功功率和這分別表示第i個粒子在第k 次迭代時其染色體值所對應的配電網中節(jié)點j在t時的光伏有功功率和無功功率；/!,⑴ 表示第i個粒子在第k次迭代時其染色體值所對應的配電網中節(jié)點j在t時的電動汽車換 電站的有功功率，正值為放電功率，負值為充電功率；《L/(〇:表示第i個粒子在第k次迭代 時其染色體值所對應的配電網中節(jié)點j在t時的可控負荷的可控比例；Nncid為配電網中節(jié)點 的個數。
[0140] 2. 3)設置混合算法各個粒子的位置值。按公式（21)-(22)初始化各個粒子的位置 值。
[0141]
[0142]
[0143] 其中，Xk表示第k次迭代時混合算法的粒子位置值集合，篇表示第k次迭代時混 合算法粒子i的位置值集合。
[0144] 2. 4)初始化的局部最優(yōu)向量集合xp和全局最優(yōu)向量集合為Xg空集。
[0145] 2. 5)初始